#ifndef ENTERAGEN_CU
#define ENTERAGEN_CU

// Includes
#include "enteraGen.cuh"

#include <iostream>
#include <string.h>

#include "../utils///cuPrintf.cuh"

//Incluyo la clase Random para la generación de números aleatorios en CUDA
#include "../utils/Random.cu"

//Incluyo la clase global.cu  que contiene las variables y funciones globales
#include "../utils/global.cuh"

//Incluyo la clase enteraCPU.cu para procesar las islas en CPU
#include "enteraCPU.cu"

//Incluyo la clase donde se calcula el fitness
#include "../fitness/fitnessEntera.cu"

//Incluyo la clase donde se inicializa la poblacion manualmente
#include "../inicializacion/initEnteraGen.cu"
#include "../inicializacion/initEnteraCPU.cu"

using namespace std;

/****************** Representacion entera ********************/


/******************* Implementacion de Funciones del Device *****************/

__global__ void inicializarPoblacionEnteraGen(int* poblacion, float* fitnessActualDevice, struct Random randomGPU, int cantCromosomasPoblacion, float * fitnessOrdenadoDevice){
	int posCromosoma = blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2;
	int posCromosoma2 = posCromosoma + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceRandom = threadIdx.y + blockIdx.y;
	for(int i=threadIdx.y; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i=i+cantHilosBloqueDevice){
		//Obtengo posiciones a escribir.
		int posicionGen = posCromosoma + i;
		int posicionGen2 = posCromosoma2 + i;
		//Genero valor aleatorio.
		poblacion[posicionGen] = obtenerNumeroEnRangoEntera(getRandomInt(randomGPU, indiceRandom));
		poblacion[posicionGen2] = obtenerNumeroEnRangoEntera(getRandomInt(randomGPU, indiceRandom));
	}
}

__global__ void mainKernelEnteraGen(int* poblacionActualDevice, int* nuevaPoblacionDevice, float* fitnessActualDevice, float* nuevoFitnessDevice, int* poblacionActualAcambiarDevice, int*  nuevaPoblacionAcambiarDevice,  int* individuosAMigrarDevice, float* probabilidadRuletaDevice, float* fitnessTotalParaRuletaDevice, struct Random r, int * individuoAMigrarGPUaCPUdevice, float* fitnessOrdenadoDevice, int* vectorIndicesFitnessOrdenado){
	int posicionCromosoma1 = seleccionEnteraGen(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, r, tipoSeleccionDevice, vectorIndicesFitnessOrdenado, 0);
	int posicionCromosoma2 = seleccionEnteraGen(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, r, tipoSeleccionDevice, vectorIndicesFitnessOrdenado, 1);
	//cuPrintf("posicionCromosoma1 = %d, posicionCromosoma2 = %d\n", posicionCromosoma1, posicionCromosoma2);
	cruzamientoRepresentacionEnteraGen(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidadCruzamientoDevice, r, tipoCruzamientoDevice);
	mutacionEnteraGen(nuevaPoblacionDevice, probabilidadMutacionDevice, r, tipoMutacionDevice);
}

__global__ void asignarProbabilidadRuletaEnteraGen(float* fitnessActualDevice, float* probabilidadRuletaEntera, float* fitnessTotalParaRuletaDevice, struct Random randomGPU){
	__syncthreads();
	if(((blockIdx.y * 2) % cantCromosomasPoblacionDevice == 0) && (threadIdx.y == 0)){
		fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y*2/cantCromosomasPoblacionDevice] = 0;
		for(int i = blockIdx.y*2; i < blockIdx.y*2 + cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y*2/cantCromosomasPoblacionDevice] += fitnessActualDevice[i];
		}
	}
	if((blockIdx.y * 2) % cantCromosomasPoblacionDevice == 0 && threadIdx.y == 0){
		for(int i = blockIdx.y*2; i < blockIdx.y*2 + cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			probabilidadRuletaEntera[i] = fitnessActualDevice[i]/fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y*2/cantCromosomasPoblacionDevice] * 100;
		}
	}
}

__global__ void obtenerMejoresIndividuosEnteraGen(int* poblacion, float* fitness, int* mejorIndividuoDevice, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice){
	//obtengo el mejor individuo
	float valorFitness;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	__shared__ float fitnessMejor[CANT_HILOS_MEJORES_DEVICE];
	__shared__ int indiceMejor[CANT_HILOS_MEJORES_DEVICE];
	fitnessMejor[threadIdx.y] = INT_MIN;
	for(int i = threadIdx.y; i < cantCromosomasPoblacionDevice; i = i + CANT_HILOS_MEJORES_DEVICE){
		if(fitness[indiceMemoria+i] > fitnessMejor[threadIdx.y]){
			fitnessMejor[threadIdx.y] = fitness[indiceMemoria+i];
			indiceMejor[threadIdx.y] = i;
		}
	}
	__shared__ int mejorIndice;
	__syncthreads();
	if(threadIdx.y == 0){
		float mejor = INT_MIN;
		for(int i = 0; (i < CANT_HILOS_MEJORES_DEVICE) && (i < cantCromosomasPoblacionDevice) ; i++){
			valorFitness = fitnessMejor[i];
			if(valorFitness > mejor){
				mejor = valorFitness;
				mejorIndice = indiceMejor[i];
			}
		}
	}
	__syncthreads();
	int posMejor = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + mejorIndice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	for(int i = threadIdx.y; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i = i + CANT_HILOS_MEJORES_DEVICE){
		mejorIndividuoDevice[i + blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice] = poblacion[posMejor+i];
	}
	if(threadIdx.y == 0){
		//asignar mejor fitness
		mejorFitnessIndividuoGPUDevice[blockIdx.y] = fitness[posMejor/cantGenesEnCromosomaDevice];
	}
}

/******************* Implementacion de Funciones de Migracion *****************/

//Obtiene el mejor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion)
//selecciona el mejor elemento
__device__ void obtenerMejorIndividuoEnteraGen(float* vectorFitness, int indices[2]){
	float mejor = INT_MIN;
	int indiceMejor;
	float valorFitness;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
		if(valorFitness > mejor){
			mejor = valorFitness;
			indiceMejor = i;
		}
	}
	int posicionCromosomaMejor = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indiceMejor * cantGenesEnCromosomaDevice;
	indices[0] = posicionCromosomaMejor;
	indices[1] = indiceMemoria + indiceMejor;
}

//Obtiene el indice del peor individuo y del fitness del peor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion) y retorna por referencia en el arreglo indices
__device__ void obtenerPeorIndividuoEnteraGen(float* vectorFitness, int indices[2]){
	float peor = INT_MAX;
	int indicePeor;
	float valorFitness;
	int posicionCromosomaPeor;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
		if(valorFitness < peor){
			peor = valorFitness;
			indicePeor = i;
		}
	}
	posicionCromosomaPeor = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indicePeor * cantGenesEnCromosomaDevice;
	indices[0] = posicionCromosomaPeor;
	indices[1] = indiceMemoria + indicePeor;
}

__global__ void migracionRepresentacionEnteraGen(int* poblacionActualDevice, float* fitnessActualDevice, int* individuosAMigrarDevice, float* fitnessAMigrarDevice, struct Random randomGPU, int* individuoAMigrarCPUaGPUdevice, float* fitnessAMigrarCPUaGPUdevice, float* matrizTiemposDevice){
	int indices[2];
	obtenerPeorIndividuoEnteraGen(fitnessActualDevice, indices);
	int posicionCromosomaEmigrante = indices[0];
	int posicionCromosomaInmigrante;
	int aux;
	if(blockIdx.y == 0){
		aux = cantidadPoblacionesGPUDevice - 1;
	}else{
		aux = (blockIdx.y - 1) % cantidadPoblacionesGPUDevice;
	}
	posicionCromosomaInmigrante = aux * cantGenesEnCromosomaDevice;
	if(blockIdx.y == 0 && cantidadPoblacionesCPUDevice > 0){
		for(int i = threadIdx.y; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i = i + cantHilosBloqueDevice){
			poblacionActualDevice[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuoAMigrarCPUaGPUdevice[i];
		}
		if(threadIdx.y == 0)
			fitnessActualDevice[indices[1]] = fitnessAMigrarCPUaGPUdevice[0];
	}else{
		for(int i = threadIdx.y; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i = i + cantHilosBloqueDevice){
			poblacionActualDevice[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuosAMigrarDevice[posicionCromosomaInmigrante+i];
		}
		if(threadIdx.y == 0)
			fitnessActualDevice[indices[1]] = fitnessAMigrarDevice[aux];
	}
}

__global__ void individuosAMigrarRepresentacionEnteraGen(float* nuevoFitnessDevice, int* nuevaPoblacionDevice, int* individuosAMigrarDevice, float* fitnessAMigrarDevice, int* individuoAMigrarGPUaCPUdevice){
	int indices[2];
	obtenerMejorIndividuoEnteraGen(nuevoFitnessDevice, indices);
	int posicionMejorIndividuo = indices[0];
	int posicionMejorFitness = indices[1];
	if(cantidadPoblacionesCPUDevice > 0 && blockIdx.y == cantidadPoblacionesGPUDevice - 1){
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			individuoAMigrarGPUaCPUdevice[i] = nuevaPoblacionDevice[posicionMejorIndividuo+i];
		}
	}else{
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			individuosAMigrarDevice[blockIdx.y*cantGenesEnCromosomaDevice + i] = nuevaPoblacionDevice[posicionMejorIndividuo+i];
		}
		fitnessAMigrarDevice[blockIdx.y] = nuevoFitnessDevice[posicionMejorFitness];
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones de Selecccion *****************/

__device__ int seleccionEnteraGen(float* vectorFitness, float* probabilidadRuletaDevice, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion, int* vectorIndicesFitnessOrdenado, int nroSeleccion){
	int resultado = -1;
	if(ejecutarFuncion == 0){
		resultado = seleccionPorRangoEnteraGen(vectorIndicesFitnessOrdenado, randomGPU, nroSeleccion);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			resultado = seleccionPorTorneoEnteraGen(vectorFitness, randomGPU, nroSeleccion);
		}else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				resultado = seleccionRuedaRuletaEnteraGen(probabilidadRuletaDevice, randomGPU, nroSeleccion);
			}
		}
	}
	return resultado;
}

//Seleccion elitista
//selecciona el mejor o segundo mejor elemento segun se indica en indiceMejor con un 1 o con un 2
__device__ int seleccionPorRangoEnteraGen(int* vectorIndicesFitnessOrdenado, struct Random randomGPU, int nroSeleccion){
	//cuPrintf("*** Seleccion por rango ***\n");
	unsigned int indiceMejor = getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y * 2 + nroSeleccion) % cantidadIndividuosSeleccionPorRangoDevice;
	int indiceFitness = (blockIdx.y / (cantCromosomasPoblacionDevice / 2)) * cantCromosomasPoblacionDevice + indiceMejor;
	int inicioPoblacion = (blockIdx.y / (cantCromosomasPoblacionDevice / 2)) * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	//cuPrintf("indMejor = %d, iniPob = %d, vector[indiceFitness] = %d, vector[indiceFitness] * cantGenesEnCromosomaDevice = %d\n", indiceMejor, inicioPoblacion, vectorIndicesFitnessOrdenado[indiceFitness], vectorIndicesFitnessOrdenado[indiceFitness] * cantGenesEnCromosomaDevice);
	//cuPrintf("indiceMejor = %d\n", indiceMejor);
	//cuPrintf("vectorIndicesFitnessOrdenado[%d] = %d\n", indiceFitness, vectorIndicesFitnessOrdenado[indiceFitness]);
	int posicionCromosoma = inicioPoblacion + vectorIndicesFitnessOrdenado[indiceFitness] * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosoma;
}

//Seleccion por torneo
//selecciona 2 individuos al azar y devuelve la posicion del mejor
__device__ int seleccionPorTorneoEnteraGen(float* vectorFitness, struct Random randomGPU, int nroSeleccion){
	//cuPrintf("*** Seleccion por torneo ***\n");
	unsigned int r = getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y * 4 + nroSeleccion * 2) % cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria1 = (blockIdx.y * 2 / cantCromosomasPoblacionDevice) * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria1 = (blockIdx.y * 2 / cantCromosomasPoblacionDevice) * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	//cuPrintf("r1 = %d, random1 = %d, Posicion del cromosoma 1 = %d\n", r, getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y * 4 + nroSeleccion * 2), posicionCromosomaAleatoria1);
	r = getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y * 4 + nroSeleccion * 2 + 1) % cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria2 = (blockIdx.y * 2 / cantCromosomasPoblacionDevice) * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria2 = (blockIdx.y * 2 / cantCromosomasPoblacionDevice) * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	//cuPrintf("r2 = %d, random2 = %d, Posicion del cromosoma 2 = %d\n", r, getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y * 4 + nroSeleccion * 2 + 1), posicionCromosomaAleatoria2);
	if(vectorFitness[posicionFitnessAleatoria1] > vectorFitness[posicionFitnessAleatoria2])
		return posicionCromosomaAleatoria1;
	return posicionCromosomaAleatoria2;
}

//Seleccion por rueda de ruleta
__device__ int seleccionRuedaRuletaEnteraGen(float* probabilidadRuletaDevice, struct Random randomGPU, int nroSeleccion){
	float aux = getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y * 2 + nroSeleccion);
	float r = fmod(aux, 100);
	//cuPrintf("r, %f\n", r);
	float suma = probabilidadRuletaDevice[(blockIdx.y / (cantCromosomasPoblacionDevice / 2)) * cantCromosomasPoblacionDevice];
	//cuPrintf("suma %f\n", suma);
	int i = 0;
	while((r > suma) && (i < cantCromosomasPoblacionDevice - 1)){
		i++;
		suma = suma + probabilidadRuletaDevice[(blockIdx.y / (cantCromosomasPoblacionDevice / 2)) * cantCromosomasPoblacionDevice + i];
	}
	//cuPrintf("i %d\n", i);
	//return blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + i * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return (blockIdx.y / (cantCromosomasPoblacionDevice / 2)) * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + i * cantGenesEnCromosomaDevice;
}

/******************* Implementacion de Funciones de Cruzamiento *****************/


__device__ void cruzamientoRepresentacionEnteraGen(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion){
	if(ejecutarFuncion == 0){
		cruzamientoCromosoma1PuntoGen(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			cruzamientoCromosoma2PuntosGen(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
		}else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				cruzamientoCromosomaUniformeGen(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
			}
		}
	}
}

//Se selecciona un punto de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
__device__ void cruzamientoCromosoma1PuntoGen(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	int posicionNuevoGen = blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2;
	int posicionNuevoGen2 = posicionNuevoGen + cantGenesEnCromosomaDevice;
	unsigned int prob = getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y * 3) % 101;
	unsigned int r = getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y) % cantGenesEnCromosomaDevice;
	if(prob < probabilidad){
		//cuPrintf("r = %d, prob = %d\n", r, prob);
		for(int i=threadIdx.y; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i=i+cantHilosBloqueDevice){
			if(i < r){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoGen+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoGen + i + cantGenesEnCromosomaDevice] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoGen+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoGen2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=threadIdx.y; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i=i+cantHilosBloqueDevice){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoGen+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoGen2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}

//Se seleccionan 2 puntos de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
__device__ void cruzamientoCromosoma2PuntosGen(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	int posicionNuevoGen = blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2;
	int posicionNuevoGen2 = posicionNuevoGen + cantGenesEnCromosomaDevice;
	unsigned int prob = (getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y * 3) % 101);
	unsigned int r1 = (getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y) % cantGenesEnCromosomaDevice);
	unsigned int r2 = (getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y + r1) % cantGenesEnCromosomaDevice);
	unsigned int r3;
	while(r2 == r1){
		r2 = (r2 + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
	}
	if(r2 < r1){
		r3 = r2;
		r2 = r1;
		r1 = r3;
	}
	if(prob < probabilidad){
		//cuPrintf("r1 = %d, r2 = %d\n", r1, r2);
		for(int i=threadIdx.y; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i=i+cantHilosBloqueDevice){
			if((i < r1) || (i > r2)){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoGen+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoGen2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoGen+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoGen2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=threadIdx.y; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i=i+cantHilosBloqueDevice){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoGen+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoGen2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}

//en cada posición de los progenitores se decide intercambiar el valor
//genético de cada punto de acuerdo a una probabilidad prefijada
__device__ void cruzamientoCromosomaUniformeGen(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	int posicionNuevoGen = blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2;
	int posicionNuevoGen2 = posicionNuevoGen + cantGenesEnCromosomaDevice;
	unsigned int prob;
	for(int i=threadIdx.y; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i=i+cantHilosBloqueDevice){
		prob = (getRandomInt(randomGPU, threadIdx.y % cantGenesEnCromosomaDevice) % 101);
		//cuPrintf("prob = %d\n", prob);
		if(prob < probabilidad){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoGen+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoGen2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
		}else{
			nuevaPoblacion[posicionNuevoGen+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoGen2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones de Mutacion *****************/

__device__ void mutacionEnteraGen(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion){
	if(ejecutarFuncion == 0){
		mutacionReajusteAleatorioGen(poblacion, probabilidad, randomGPU);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			mutacionPorDeslizamientoGen(poblacion, probabilidad, randomGPU);
		}
	}
}

//Reajuste Aleatorio
//Cambia el valor de cada gen por otro valor posible, el nuevo valor se obtiene sorteando aleatoriamente
//entre todos los valores posibles.
__device__ void mutacionReajusteAleatorioGen(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	__syncthreads();
	if(threadIdx.y == 0){
		int posicionNuevoGen = blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + threadIdx.y;
		int posicionNuevoGen2 = posicionNuevoGen + cantGenesEnCromosomaDevice;
		unsigned int r;
		unsigned int bloque = blockIdx.y;
		int prob = getRandomInt(randomGPU, bloque * 3 + 1) % 101;
		if(prob < probabilidad){
			r = getRandomInt(randomGPU, bloque) % cantGenesEnCromosomaDevice;
			//cuPrintf("IND1 -> r = %d, prob = %d\n", r, prob);
			poblacion[posicionNuevoGen+r] = obtenerNumeroEnRangoEntera(getRandomInt(randomGPU, bloque));
		}
		prob = getRandomInt(randomGPU, bloque * 3 + 2) % 101;
		if(prob < probabilidad){
			r = getRandomInt(randomGPU, bloque) % cantGenesEnCromosomaDevice;
			//cuPrintf("IND2 -> r = %d, prob = %d\n", r, prob);
			poblacion[posicionNuevoGen2+r] = obtenerNumeroEnRangoEntera(getRandomInt(randomGPU, bloque));
		}
	}
}

//Mutación por Deslizamiento
//Suma un valor que puede ser tanto positivo como negativo al valor de cada gen. Los valores a sumar son
//elegidos aleatoriamente para cada posición.
__device__ void mutacionPorDeslizamientoGen(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU){
	__syncthreads();
	int posicionNuevoGen = blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2;
	int posicionNuevoGen2 = posicionNuevoGen + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int prob;
	for(int i=threadIdx.y; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i=i+cantHilosBloqueDevice){
		prob = (getRandomInt(randomGPU, threadIdx.y) % 101);
		if(prob < probabilidad){
			poblacion[posicionNuevoGen+i] = obtenerNumeroEnRangoEntera(poblacion[posicionNuevoGen+i] + getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y));
		}
		prob = (getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y) % 101);
		if(prob < probabilidad){
			poblacion[posicionNuevoGen2+i] = obtenerNumeroEnRangoEntera(poblacion[posicionNuevoGen2+i] + getRandomInt(randomGPU, blockIdx.y));
		}
	}
}

/******************** Implementacion de Funciones de reemplazo **************/

__global__ void reemplazoElitistaSeleccionIndividuosEnteraGen(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int* poblacionActualAcambiar, int* nuevaPoblacionAcambiar, float * fitnessActual, float* nuevoFitness, int * posIndAreemplazarViejosElitistaGPU, int * posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU){
	int cantAremplazar = porcentajeElitismoDevice * cantCromosomasPoblacionDevice / 100;
	int peor = INT_MAX;
	int mejor = INT_MIN;
	int posPeor = -1;
	int posMejor = -1;
	int posFitness = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	//este for se encarga de inicializar los primeros cantAreemplazar valores de la estructura auxiliar poblacionActualAcambiar en 1 y guarda su peor valor para luego poder obtener los peores canAReemplazar valores
	//tambien inicializa los primeros canAreemplazar valores de nuevaPoblacionACambiar en 1 y guarda su mejor valor
	for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
		if(fitnessActual[posFitness+i] < peor){
			peor = fitnessActual[posFitness+i];
			posPeor = i;
		}
		if(nuevoFitness[posFitness+i] > mejor){
			mejor = nuevoFitness[posFitness+i];
			posMejor = i;
		}
		poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
		nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
	}
	//esta iteracion se encarga de obtener los cantAremplazar peores valores de la nueva poblacion y los mejores cantAremplazar valores de la poblacion actual
	for(int i = cantAremplazar; i < cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		if(fitnessActual[posFitness+i] > peor){
			poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
			poblacionActualAcambiar[posFitness+posPeor] = 0;
			peor = INT_MAX;
			posPeor = -1;
			for(int j = 0; j <= i; j++){
				if(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 1){
					if(fitnessActual[posFitness+j] < peor){
						peor = fitnessActual[posFitness+j];
						posPeor = j;
					}
				}
			}
		}else{
			poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 0;
		}

		if(nuevoFitness[posFitness+i] < mejor){
			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness + posMejor] = 0;
			mejor = INT_MIN;
			posMejor = -1;
			for(int j = 0; j <= i; j++){
				if(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+j] == 1){
					if(nuevoFitness[posFitness+j] > mejor){
						mejor = nuevoFitness[posFitness+j];
						posMejor = j;
					}
				}
			}
		}else{
			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 0;
		}
	}
	//esta iteracion se encarga de reemplazar los mejores cantAremplazar individuos de la poblacion actual por los cantAremplazar peores individuos de la nueva poblacion
	for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
		int j = 0;
		while(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 0){
			j++;
		}

		int k = 0;
		while(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] == 0){
			k++;
		}

		nuevoFitness[posFitness+k] = fitnessActual[posFitness+j];
		int posCromosomaActual = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + j * cantGenesEnCromosomaDevice;
		int posNuevoCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + k * cantGenesEnCromosomaDevice;
		posIndAreemplazarViejosElitistaGPU[blockIdx.y * cantAremplazar + i] = posCromosomaActual;
		posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU[blockIdx.y * cantAremplazar + i] = posNuevoCromosoma;
		poblacionActualAcambiar[posFitness+j] = 0;
		nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] = 0;
	}
}

__global__ void reemplazoEnteraGen(int * poblacionActualDevice, int * nuevaPoblacionDevice, int * posIndAreemplazarViejosElitistaGPU, int * posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU){
	if(tipoReemplazoDevice == 1){
		reemplazoElitistaEnteraGen(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, posIndAreemplazarViejosElitistaGPU, posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU);
	}
}

__device__ void reemplazoElitistaEnteraGen(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int * posIndAreemplazarViejosElitistaGPU, int * posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU){
	//esta iteracion se encarga de reemplazar los mejores cantAremplazar individuos de la poblacion actual por los cantAremplazar peores individuos de la nueva poblacion
	//un bloque por poblacion * cantidadAReemplazar
	//es decir se corren cantidadAReemplazar bloques por poblacion
	int posicionViejoInd = posIndAreemplazarViejosElitistaGPU[blockIdx.y];
	int posicionNuevoInd = posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU[blockIdx.y];
	for(int i = threadIdx.y; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i = i + cantHilosBloqueDevice){
		nuevaPoblacion[posicionNuevoInd+i] = poblacionActual[posicionViejoInd+i];
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones del host *****************/

void traerImprimirEnteraGen(float* fitnessHost, float* fitnessDevice, int tamVectorFitnessFloat, int* poblacionHost, int* poblacionDevice, int tamVectorPoblacion, int iteracion){
	cudaMemcpy(fitnessHost, fitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(poblacionHost, poblacionDevice, tamVectorPoblacion, cudaMemcpyDeviceToHost);
	printf("\nPOBLACION EN GPU (iteracion %d):\n",iteracion);
	for(int i = 0; i<totalGenesGPU; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";
		}
		printf("%i ", poblacionHost[i]);
	}
	printf("\n\nFITNESS EN GPU:\n\n");
	for(int i = 0; i<cantCromosomasPoblacion * cantidadPoblacionesGPU; i++){
		printf("%f ", fitnessHost[i] * (-1));
	}
	printf("\n\n");
}

void traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(float* mejorFitnessIndividuoGPU, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice, int tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, int* mejorIndividuoGPU, int* mejorIndividuoGPUDevice, int tamVectorMejoresIndividuosGPU, int iteracion){
	cudaMemcpy(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
	printf("\nMEJOR INDIVIDUO POR POBLACION EN GPU (iteracion %d):\n",iteracion);
	for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";
		}
		printf("%i ", mejorIndividuoGPU[i]);
	}
	printf("\n\nFITNESS MEJOR INDIVIDUO POR POBLACION EN GPU:\n\n");
	for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesGPU; i++){
		printf("%f ", mejorFitnessIndividuoGPU[i] * (-1));
	}
	printf("\n\n");
}

void representacionEnteraGen(){
	int tamVectorPoblacion = sizeof(int)*totalGenesGPU;
	int tamVectorFitnessFloat = sizeof(float)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorFitnessInt = sizeof(int)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorIndividuosAMigrarGPU = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorIndividuosAMigrarCPU = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorFitnessAMigrarGPU = sizeof(float)*cantidadPoblacionesGPU;

	int tamVectorPoblacionParaRuleta = sizeof(float)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorFitnessRuleta = sizeof(float)*cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorPoblacionParaRuletaCPU = sizeof(float)*totalIndividuosCPU;
	int tamVectorFitnessRuletaCPU = sizeof(float)*cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorMejoresIndividuosGPU = sizeof(int) * cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorMejoresIndividuosCPU = sizeof(int) * cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU = sizeof(float) * cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU = sizeof(float) * cantidadPoblacionesGPU;

	static int *poblacionActualHostGPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static int *nuevaPoblacionHostGPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static float *fitnessActualHostGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloat);
	static float *nuevoFitnessHostGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloat);
	static float *probabilidadRuletaHost = (float *) malloc(tamVectorPoblacionParaRuleta);
	static float *fitnessTotalParaRuletaHost = (float *) malloc(tamVectorFitnessRuleta);
	static int *individuosAMigrarHostGPU = (int *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrarGPU);
	static float *fitnessAMigrarHostGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessAMigrarGPU);

	static int *mejorIndividuoCPU = (int *) malloc(tamVectorMejoresIndividuosCPU);
	static int *mejorIndividuoGPU = (int *) malloc(tamVectorMejoresIndividuosGPU);
	static float *mejorFitnessIndividuoCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU);
	static float *mejorFitnessIndividuoGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU);
	static int *indicesFitnessOrdenadoHost = (int *) malloc(tamVectorFitnessInt);

	int *poblacionActualDevice;
	int *nuevaPoblacionDevice;
	float *fitnessActualDevice;
	float *nuevoFitnessDevice;
	float *fitnessOrdenadoDevice;
	int *indicesFitnessOrdenadoDevice;
	float *probabilidadRuletaDevice;
	float *fitnessTotalParaRuletaDevice;
	int *poblacionActualAcambiarDevice;
	int *nuevaPoblacionAcambiarDevice;
	int *individuosAMigrarDevice;
	float *fitnessAMigrarDevice;
	int *mejorIndividuoGPUDevice;
	float *mejorFitnessIndividuoGPUDevice;

// *********************  MATRIZ DE TIEMPOS  ****************************************	
	//Cargar matriz de tiempos
	float * matrizTiemposHost;
	float * matrizTiemposDevice;
	int filas = cantGenesEnCromosoma;
	int columnas = (int) (finRango - inicioRango) + 1;
	int tamMatrizTiemposDevice = sizeof(float) * filas * columnas;
	matrizTiemposHost = (float*) malloc(tamMatrizTiemposDevice);

	int res = parserMatriz(matrizTiemposHost, filas, columnas);
	if (res == -1){
		printf("Error al leer archivo de tiempos de duración de tareas.\n");
	}

	cudaMalloc(&matrizTiemposDevice, tamMatrizTiemposDevice);
	cudaMemcpy(matrizTiemposDevice, matrizTiemposHost, tamMatrizTiemposDevice, cudaMemcpyHostToDevice);
	
// *********************  MATRIZ DE TIEMPOS  ****************************************	

	// alocar en el device
	cudaMalloc(&poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&indicesFitnessOrdenadoDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&fitnessOrdenadoDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&probabilidadRuletaDevice, tamVectorPoblacionParaRuleta);
	cudaMalloc(&fitnessTotalParaRuletaDevice, tamVectorFitnessRuleta);
	cudaMalloc(&poblacionActualAcambiarDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&nuevaPoblacionAcambiarDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU);
	cudaMalloc(&fitnessAMigrarDevice, tamVectorFitnessAMigrarGPU);
	cudaMalloc(&mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU);
	cudaMalloc(&mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU);
	
	cudaMemset(fitnessActualDevice, 0, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMemset(nuevoFitnessDevice, 0, tamVectorFitnessFloat);

	int tamVectorFitnessParcial = sizeof(float) * cantComputadoras * cantidadPoblacionesGPU * cantCromosomasPoblacion;
	float *vectorFitnessParcialGPUDevice;
	cudaMalloc(&vectorFitnessParcialGPUDevice, tamVectorFitnessParcial);

	//Inicio numeros aleatorios de GPU.
	int cantHilosRandom = 0;
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		cantHilosRandom = cantHilosBloque * cantCromosomasPoblacion / 2 * cantidadPoblacionesGPU;
	}else{
		cantHilosRandom = cantHilosBloque * cantCromosomasPoblacion / 2 * cantidadPoblacionesCPU;
	}
	struct Random r = initRandom(cantHilosRandom);
	//inicializo grid con dimension 1 x cantidadPoblacionesGPU*cantCromosomasPoblacion/2 bloques
	dim3 tamGrid(1, cantidadPoblacionesGPU*cantCromosomasPoblacion/2); //Grid dimensión
	///inicializo bloque con dimension 1 x cantGenesEnCromosoma*2 x 1 hilos
	dim3 tamBlock(1, cantHilosBloque, 1); //Block dimensión

	//inicializo grid de individuos a migrar con dimension 1 x cantidadPoblacionesGPU bloques
	dim3 tamGridIndividuosAMigrar(1, cantidadPoblacionesGPU);
	//inicializo bloque de individuos a migrar con dimension 1 x cantCromosomasPoblacion/2 x 1 hilos
	dim3 tamBlockIndividuosAMigrar(1,cantCromosomasPoblacion/2,1);

	//inicializo grid de migracion con dimension 1 x cantidadPoblacionesGPU bloques
	dim3 tamGridMigracion(1, cantidadPoblacionesGPU);
	//inicializo bloque de migracion con 1 hilo por bloque
	dim3 tamBlockMigracion(1,1,1); //Block dimensión

	//inicializo bloque de obtener mejores con CANT_HILOS por bloque
	dim3 tamBlockObtenerMejores(1, CANT_HILOS_MEJORES, 1); //Block dimensión

	dim3 tamGridAsigEntera(1,1); //Grid dimension
	dim3 tamBlockAsigEntera(1,1,1); //Block dimension
	asignarParametrosEntera(columnas, filas);
	asignarParametrosEnteraDevice<<<tamGridAsigEntera, tamBlockAsigEntera>>>(columnas, filas);

	int cantHilosFitness = 64;
	size_t tamSharedMemory = cantComputadoras * cantHilosFitness * sizeof(float);

	//para el calcular fitness se llama con un bloque por individuo
	dim3 tamGridCalcularFitness(1, cantidadPoblacionesGPU * cantCromosomasPoblacion);
	dim3 tamBlockCalcularFitness(1, cantHilosFitness, 1); //Block dimensión

	//si el reemplazo para GPU es elitista entonces creo dim3 para el reemplazo que es cantAreemplazar bloques por poblacion
	int cantAremplazar = 1;
	int tamPosIndAreemplazarElitistaGPU;
	int *posIndAreemplazarViejosElitistaGPU;
	int *posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU;
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		if(tipoReemplazo == 1){
			cantAremplazar = (int)(porcentajeElitismo * cantCromosomasPoblacion / 100);
			tamPosIndAreemplazarElitistaGPU = sizeof(int) * cantidadPoblacionesGPU * cantAremplazar;
			// alocar en el device
			cudaMalloc(&posIndAreemplazarViejosElitistaGPU, tamPosIndAreemplazarElitistaGPU);
			cudaMalloc(&posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU, tamPosIndAreemplazarElitistaGPU);
		}
	}
	dim3 tamGridReemplazo(1, cantidadPoblacionesGPU * cantAremplazar);

	//inicializacion de la poblacion en GPU
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){

		if(inicializacionAutomatica == 1){
			inicializarPoblacionEnteraGen<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, r, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoDevice);
		}else{
			inicializarPoblacionEnteraGenManual<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, r, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoDevice);
		}
		calcularFitnessEnteraGPUGen<<<tamGridCalcularFitness, tamBlockCalcularFitness, tamSharedMemory>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, fitnessOrdenadoDevice, matrizTiemposDevice, cantHilosFitness);
		if(strcmp(cudaGetErrorString(cudaPeekAtLastError()), "no error") != 0)
			printf("GPU Error3: %s\n\n",cudaGetErrorString(cudaPeekAtLastError()));
		if(strcmp(cudaGetErrorString(cudaThreadSynchronize()), "no error") != 0)
			printf("GPU Error3: %s\n\n",cudaGetErrorString(cudaThreadSynchronize()));
		obtenerMejoresIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockObtenerMejores>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
		//si la selección es por rango
		if(tipoSeleccion == 0){
			ordenarDescendente<<<tamGridMigracion, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
		}
		
		if(imprimirPoblacionEntera == 1){
			traerImprimirEnteraGen(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, -1);
		}else{
			traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, -1);
		}
	}



	static int *individuosAMigrarHostCPU;
	MersenneTwister* mt;
	int tamVectorPoblacionCPU;
	int tamVectorFitnessFloatCPU;
	int tamVectorFitnessIntCPU;
	static int *poblacionActualHostCPU;
	static int *nuevaPoblacionHostCPU;
	static float *fitnessActualHostCPU;
	static float *nuevoFitnessHostCPU;
	static int *indicesFitnessOrdenadoHostCPU;
	static float * fitnessOrdenadoHostCPU;
	int * poblacionActualAcambiarHostCPU;
	int * nuevaPoblacionAcambiarHostCPU;
	float * probabilidadRuletaHostCPU;
	float * fitnessTotalParaRuletaHostCPU;

	if(cantidadPoblacionesCPU > 0){

		tamVectorPoblacionCPU = sizeof(int)*totalGenesCPU;
		tamVectorFitnessFloatCPU = sizeof(float)*totalIndividuosCPU;
		tamVectorFitnessIntCPU = sizeof(int)*totalIndividuosCPU;

		poblacionActualHostCPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacionCPU);
		nuevaPoblacionHostCPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacionCPU);
		fitnessActualHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		nuevoFitnessHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		individuosAMigrarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrarCPU);
		indicesFitnessOrdenadoHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		fitnessOrdenadoHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		poblacionActualAcambiarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		nuevaPoblacionAcambiarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		probabilidadRuletaHostCPU = (float *) malloc(tamVectorPoblacionParaRuletaCPU);
		fitnessTotalParaRuletaHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessRuletaCPU);

		////INICIALIZO POBLACION EN CPU
		//inicializo la clase mt para las variables aleatorias

		//Inicio numeros aleatorios.
		mt = new MersenneTwister();
		unsigned long seed = time(NULL);
		printf("\n\nSemilla Mersenne Twister: %lu\n\n", seed);
		unsigned long init[1] = {seed}, length = 1;
		mt->init_by_array(init, length);

		//inicializacion de la poblacion en GPU
		if(inicializacionAutomatica == 1){
			inicializarPoblacionEnteraCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, mt, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoHostCPU, matrizTiemposHost);
		}else{
			inicializarPoblacionEnteraCPUManual(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, mt, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoHostCPU, matrizTiemposHost);
		}
		if(modoDebug == 1){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				imprimirEnteraCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacionCPU, -1);
			else{
				obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
				imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, -1);
			}
		}

		//si la selección es por rango
		if(tipoSeleccion == 0){
			for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU; i++){
				ordenarDescendenteCPU(fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, i);
			}
		}
	}

	int tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU;
	int tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU;
	static int *individuoAMigrarCPUaGPUhost;
	static float *fitnessAMigrarCPUaGPUhost;
	static int *individuoAMigrarGPUaCPUhost;
	static int *individuoAMigrarCPUaGPUdevice;
	static float *fitnessAMigrarCPUaGPUdevice;
	static int *individuoAMigrarGPUaCPUdevice;
	if(cantidadPoblacionesCPU > 0 && cantidadPoblacionesGPU > 0){
		tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma;
		tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU = sizeof(float)*1;
		cudaMalloc(&individuoAMigrarCPUaGPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		cudaMalloc(&fitnessAMigrarCPUaGPUdevice, tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU);
		cudaMalloc(&individuoAMigrarGPUaCPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		individuoAMigrarCPUaGPUhost = (int *) malloc(tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		fitnessAMigrarCPUaGPUhost = (float *) malloc(tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU);
		individuoAMigrarGPUaCPUhost = (int *) malloc(tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
	}

	int iteracion = 0;
	//los individuos de la poblacion actual se van intercambiando en el reemplazo
	clock_t inicio = clock();
	while(iteracion < numeroGeneraciones){
		if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
			//si la iteracion es par invoco a GPU con poblacionActual, nuevaPoblacion
			if((iteracion % 2) == 0){
				if(tipoSeleccion == 2){
					asignarProbabilidadRuletaEnteraGen<<<tamGrid, tamBlock>>>(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r);
				}
				// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
				mainKernelEnteraGen<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, individuosAMigrarDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				cudaMemset(nuevoFitnessDevice, 0, tamVectorFitnessFloat);
				calcularFitnessEnteraGPUGen<<<tamGridCalcularFitness, tamBlockCalcularFitness, tamSharedMemory>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessOrdenadoDevice, matrizTiemposDevice, cantHilosFitness);

				if(tipoReemplazo == 1)
					reemplazoElitistaSeleccionIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice, posIndAreemplazarViejosElitistaGPU, posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU);
				reemplazoEnteraGen<<<tamGridReemplazo, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, posIndAreemplazarViejosElitistaGPU, posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU);
				//si la selección es por rango
				if(tipoSeleccion == 0){
					ordenarDescendente<<<tamGridMigracion, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				}
				if(modoDebug == 1){
					if(imprimirPoblacionEntera == 1)
						traerImprimirEnteraGen(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
					else{
						obtenerMejoresIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockObtenerMejores>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
						traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
				}
			}else{//sino invoco a GPU con nuevaPoblacion, poblacionActual
				if(tipoSeleccion == 2){
					asignarProbabilidadRuletaEnteraGen<<<tamGrid, tamBlock>>>(nuevoFitnessDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r);
				}
				// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
				mainKernelEnteraGen<<<tamGrid, tamBlock>>>(nuevaPoblacionDevice, poblacionActualDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessActualDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, individuosAMigrarDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				cudaMemset(fitnessActualDevice, 0, tamVectorFitnessFloat);
				calcularFitnessEnteraGPUGen<<<tamGridCalcularFitness, tamBlockCalcularFitness, tamSharedMemory>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, fitnessOrdenadoDevice, matrizTiemposDevice, cantHilosFitness);

				if(tipoReemplazo == 1)
					reemplazoElitistaSeleccionIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, poblacionActualDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessActualDevice, posIndAreemplazarViejosElitistaGPU, posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU);
				reemplazoEnteraGen<<<tamGridReemplazo, tamBlock>>>(nuevaPoblacionDevice, poblacionActualDevice, posIndAreemplazarViejosElitistaGPU, posIndAreemplazarNuevosElitistaGPU);
				//si la selección es por rango
				if(tipoSeleccion == 0){
					ordenarDescendente<<<tamGridMigracion, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				}
				if(modoDebug == 1){
					if(imprimirPoblacionEntera == 1)
						traerImprimirEnteraGen(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
					else{
						obtenerMejoresIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockObtenerMejores>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
						traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
				}
			}
		}
		//Tiro islas en CPU
		if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
			representacionEnteraCPU(poblacionActualHostCPU, nuevaPoblacionHostCPU, fitnessActualHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, poblacionActualAcambiarHostCPU, nuevaPoblacionAcambiarHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, iteracion, tamVectorPoblacion, tamVectorFitnessFloat, individuoAMigrarCPUaGPUhost, fitnessAMigrarCPUaGPUhost, fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, probabilidadRuletaHostCPU, fitnessTotalParaRuletaHostCPU, mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, matrizTiemposHost);
			//si la selección es por rango
			if(tipoSeleccion == 0){
				for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU; i++){
					ordenarDescendenteCPU(fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, i);
				}
			}
		}
		//Si hay que migrar
		if((generacionesMigrar > 0) && ((iteracion + 1) % generacionesMigrar == 0)){
			if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
				if((iteracion % 2) == 0){
					individuosAMigrarRepresentacionEnteraGen<<<tamGridIndividuosAMigrar, tamBlockIndividuosAMigrar>>>(nuevoFitnessDevice, nuevaPoblacionDevice, individuosAMigrarDevice, fitnessAMigrarDevice, individuoAMigrarGPUaCPUdevice);
				}else{
					individuosAMigrarRepresentacionEnteraGen<<<tamGridIndividuosAMigrar, tamBlockIndividuosAMigrar>>>(fitnessActualDevice, poblacionActualDevice, individuosAMigrarDevice, fitnessAMigrarDevice, individuoAMigrarGPUaCPUdevice);
				}
			}

			if(cantidadPoblacionesGPU > 0 && cantidadPoblacionesCPU > 0){
				cudaMemcpy(individuoAMigrarCPUaGPUdevice, individuoAMigrarCPUaGPUhost, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU, cudaMemcpyHostToDevice);
				cudaMemcpy(fitnessAMigrarCPUaGPUdevice, fitnessAMigrarCPUaGPUhost, tamVectorFitnessAMigrarCPUGPU, cudaMemcpyHostToDevice);
				cudaMemcpy(individuoAMigrarGPUaCPUhost, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
				if(modoDebug == 1){
					cudaMemcpy(individuosAMigrarHostGPU, individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN GPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostGPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR DE GPU A CPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
						printf("%d", individuoAMigrarGPUaCPUhost[i]);
					}
					printf("\n\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN CPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostCPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n\n");
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR DE CPU A GPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
						printf("%d", individuoAMigrarCPUaGPUhost[i]);
					}
					printf("\n\n");

				}
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlock>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, fitnessAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice, fitnessAMigrarCPUaGPUdevice, matrizTiemposDevice);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirEnteraGen(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockObtenerMejores>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
					migracionRepresentacionEnteraCPU(nuevaPoblacionHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost, matrizTiemposHost);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirEnteraCPU(nuevoFitnessHostCPU, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(nuevaPoblacionHostCPU,nuevoFitnessHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}else{
					migracionRepresentacionEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, fitnessAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice, fitnessAMigrarCPUaGPUdevice, matrizTiemposDevice);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirEnteraGen(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockObtenerMejores>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
					migracionRepresentacionEnteraCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost, matrizTiemposHost);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirEnteraCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}
			}else if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
				//poblaciones solamente en CPU
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionEnteraCPU(nuevaPoblacionHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost, matrizTiemposHost);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirEnteraCPU(nuevoFitnessHostCPU, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(nuevaPoblacionHostCPU,nuevoFitnessHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}else{
					migracionRepresentacionEnteraCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost, matrizTiemposHost);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN CPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirEnteraCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
							imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
						}
					}
				}
				if(modoDebug == 1){
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN CPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostCPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n\n");

					printf("\nFITNESS A MIGRAR EN GPU:\n");
					for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%f ", fitnessAMigrarHostGPU[i]);
						if((i + 1) % cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n\n");
				}
			}else{
				//poblaciones solamente en GPU
				if(modoDebug == 1){
					cudaMemcpy(individuosAMigrarHostGPU, individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
					cudaMemcpy(fitnessAMigrarHostGPU, fitnessAMigrarDevice, tamVectorFitnessAMigrarGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
					printf("\nINDIVIDUOS A MIGRAR EN GPU:\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostGPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\nFITNESS A MIGRAR EN GPU:\n");
					for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%f ", fitnessAMigrarHostGPU[i]);
						if((i + 1) % cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n\n");
				}
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlock>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, fitnessAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice, fitnessAMigrarCPUaGPUdevice, matrizTiemposDevice);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR EN GPU:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirEnteraGen(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockObtenerMejores>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
				}else{
					migracionRepresentacionEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, fitnessAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice, fitnessAMigrarCPUaGPUdevice, matrizTiemposDevice);
					if(modoDebug == 1){
						printf("\nLUEGO DE MIGRAR:\n");
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirEnteraGen(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else{
							obtenerMejoresIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockObtenerMejores>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
							traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
						}
					}
				}
			}
		}
		iteracion++;
	}
	printf("Tiempo de ejecucion efectivo: %f s\n", ((double)clock() - inicio) / CLOCKS_PER_SEC);
	
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		if(((iteracion -1) % 2) == 0){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				traerImprimirEnteraGen(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else{
				obtenerMejoresIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockObtenerMejores>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
			}
		}else{
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				traerImprimirEnteraGen(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else{
				obtenerMejoresIndividuosEnteraGen<<<tamGridMigracion, tamBlockObtenerMejores>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				traerImprimirMejorIndividuoEnteraGen(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
			}
		}
	}

	// free memory for all Cuda malloc
	cudaFree(poblacionActualDevice);
	cudaFree(nuevaPoblacionDevice);
	cudaFree(fitnessActualDevice);
	cudaFree(fitnessOrdenadoDevice);
	cudaFree(indicesFitnessOrdenadoDevice);
	cudaFree(nuevoFitnessDevice);
	cudaFree(probabilidadRuletaDevice);
	cudaFree(fitnessTotalParaRuletaDevice);
	cudaFree(poblacionActualAcambiarDevice);
	cudaFree(nuevaPoblacionAcambiarDevice);
	cudaFree(individuosAMigrarDevice);
	cudaFree(mejorIndividuoGPUDevice);
	cudaFree(mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
	cudaFree(matrizTiemposDevice);

	// free memory for all C++ new
	//delete mt;

	deleteRandom(r);

	// free memory for all C malloc
	free(poblacionActualHostGPU);
	free(nuevaPoblacionHostGPU);
	free(fitnessActualHostGPU);
	free(nuevoFitnessHostGPU);
	free(probabilidadRuletaHost);
	free(fitnessTotalParaRuletaHost);
	free(individuosAMigrarHostGPU);
	free(mejorIndividuoCPU);
	free(mejorIndividuoGPU);
	free(mejorFitnessIndividuoCPU);
	free(mejorFitnessIndividuoGPU);
	free(indicesFitnessOrdenadoHost);
	free(matrizTiemposHost);

	if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
		free(poblacionActualHostCPU);
		free(nuevaPoblacionHostCPU);
		free(fitnessActualHostCPU);
		free(nuevoFitnessHostCPU);
		free(individuosAMigrarHostCPU);
		free(indicesFitnessOrdenadoHostCPU);
		free(fitnessOrdenadoHostCPU);
		free(poblacionActualAcambiarHostCPU);
		free(nuevaPoblacionAcambiarHostCPU);
		free(probabilidadRuletaHostCPU);
		free(fitnessTotalParaRuletaHostCPU);
	}

	if(cantidadPoblacionesCPU > 0 && cantidadPoblacionesGPU > 0){
		cudaFree(individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
		cudaFree(individuoAMigrarGPUaCPUdevice);
		free(individuoAMigrarCPUaGPUhost);
		free(individuoAMigrarGPUaCPUhost);
	}

	if(strcmp(cudaGetErrorString(cudaPeekAtLastError()), "no error") != 0)
		printf("GPU Error: %s\n\n",cudaGetErrorString(cudaPeekAtLastError()));
	if(strcmp(cudaGetErrorString(cudaThreadSynchronize()), "no error") != 0)
		printf("GPU Error: %s\n\n",cudaGetErrorString(cudaThreadSynchronize()));	
}

#endif
